Introduction à Tensor Flow Machine Learning
Découvrez les principes fondamentaux de l'apprentissage automatique et le concept de TensorFlow dans ce cours gratuit en ligne.
Description
Ce cours en ligne gratuit, l'introduction à Tensor Flow machine learning commencera par vous présenter l'aperçu de TensorFlow et les concepts de l'apprentissage automatique. Ce cours donne un aperçu de la définition, de la brève histoire et du développement progressif de Tensorflow. Vous apprendrez également l'importance de Tensorflow, la contribution de TensorFlow à l'apprentissage automatique et les différentes méthodes de construction d'un modèle d'apprentissage automatique.
Ce cours explique en détail les bases de l'apprentissage automatique et des concepts d'apprentissage automatique en utilisant le terrain de jeu du réseau neuronal comme outil de visualisation. Vous en apprendrez également sur l'apprentissage automatique à partir d'une perspective de programmation et sur quelques terminologies importantes de l'apprentissage automatique. Vous en apprendrez davantage sur les techniques de normalisation des données et sur les détails du processus d'apprentissage automatique, y compris le prétraitement des données et la création de modèles. Vous en apprendrez également sur la régression linéaire et logistique.
Ce cours analyse ensuite les variations de descente en gradient qui sont utilisées dans la formation pratique de l'apprentissage automatique. Vous en apprendrez également sur certaines nuances de descente en pente. Ce cours explique les techniques d'évaluation des modèles qui incluent les bases de l'évaluation du modèle et le diagnostic des problèmes avec les modèles. Vous en apprendrez davantage sur les concepts de base, les fonctions et les attributs des tenseurs. Vous en apprendrez également sur la matrice, les fondements mathématiques de l'apprentissage profond.
Start Course NowModules
Introduction à Tensorflow
-
Introduction à Tensorflow-Résultats d'apprentissage
-
Présentation de Tensorflow
-
Régénération de l'apprentissage machine
-
Étapes du processus d'apprentissage automatique
-
Fonction de perte dans l'apprentissage machine
-
Gradient Descent
-
Introduction à Tensorflow-Sommaire de la leçon
Concepts d'apprentissage machine
-
Concepts d'apprentissage machine-Résultats d'apprentissage
-
Variations de Descent de Gradient
-
Sélection et évaluation des modèles
-
Visualisation de l'apprentissage machine
-
Deep Learning Refresher
-
Introduction à Tensor
-
Concepts d'apprentissage machine-Récapitulatif de la leçon
Évaluation du cours
Learning Outcomes
Une fois ce cours terminé, vous pourrez:
- Discuter du concept de flux Tensorflow
- Discuter de l'histoire et du développement de Tensorflow
- Expliquer le but et l'importance de Tensorflow
- Différenciez entre l'apprentissage automatique et la programmation traditionnelle
- Discutez des performances de l'apprentissage profond
- Explication de la régression linéaire et logique
- Discutez du concept de base des tenseurs
Certification
All Alison courses are free to study. To successfully complete a course you must score 80% or higher in each course assessments. Upon successful completion of a course, you can choose to make your achievement formal by purchasing an official Alison Diploma, Certificate or PDF.
Having an official Alison document is a great way to celebrate and share your success. It is:
- Ideal to include with CVs, job applications and portfolios
- A way to show your ability to learn and achieve high results